统计学中p值的含义是什么？

p值是指在一个概率模型中，统计摘要（如两组样本均值差）与实际观测数据相同，或甚至更大这一事件发生的概率。

换言之，是检验假设零假设成立或表现更严重的可能性。p值若与选定显著性水平（0.05或0.01）相比更小，则零假设会被否定而不可接受。然而这并不直接表明原假设正确。p值是一个服从正态分布的随机变量，在实际使用中因样本等各种因素存在不确定性。产生的结果可能会带来争议。

发展史

R·A·Fisher（1890-1962）作为一代假设检验理论的创立者，在假设检验中首先提出P值的概念。他认为假设检验是一种程序，研究人员依照这一程序可以对某一总体参数形成一种判断。也就是说，他认为假设检验是数据分析的一种形式，是人们在研究中加入的主观信息。

当时这一观点遭到了Neyman-Pearson的反对，他们认为假设检验是一种方法，决策者在不确定的条件下进行运作，利用这一方法可以在两种可能中作出明确的选择，而同时又要控制错误发生的概率。这两种方法进行长期且痛苦的论战。

虽然Fisher的这一观点同样也遭到了现代统计学家的反对，但是他对现代假设检验的发展作出了巨大的贡献。

假设检验的P值方法

假设检验的p值方法使用计算出的概率来确定是否有证据拒绝原假设。零假设（也称为猜想）是有关总体（或数据生成过程）的最初主张。备选假设指出总体参数是否与猜想中所述的总体参数值不同。

在实践中，预先声明了显着性水平，以确定p值必须有多小才能拒绝无效假设。由于不同的研究人员在研究问题时会使用不同级别的重要性，因此读者有时可能难以比较两种不同测试的结果。P值提供了解决此问题的方法。

例如，假设一项比较两种特定资产收益的研究是由使用相同数据但不同显着性水平的不同研究人员进行的。对于资产是否不同，研究人员可能得出相反的结论。

如果一位研究人员使用90％的置信度而另一位研究人员要求95％的置信度来拒绝原假设，并且两次收益之间观察到的差异的p值为0.08（对应于92％的置信度） ，那么第一个研究人员将发现这两种资产具有统计上的显着差异，而第二个研究人员将发现收益之间在统计上没有显着差异。

为了避免这个问题，研究人员可以报告假设检验的p值，并允许读者自己解释 统计学意义 。这称为假设检验的p值方法。独立的观察者可以记录p值，并自己决定这是否代表统计学上的显着差异。

以上内容参考 百度百科-P值

如何看待统计学意义(p值)这个指标？

p值，也称显著性值或者Sig.值，用于描述某件事情发生的概率情况，其取值范围是0~1，不包括0和1，通常情况下，一般有三个判断标准一个是0.01、0.05以及0.1。在绝大多数情况下，如果p值小于0.01，则说明至少有99％的把握，如果p值小于0.05（且大于或等于0.01），则说明至少有95％的把握，如果p值小于0.1（且大于或等于0.05），则说明至少有90％的把握。

在统计语言表达上，如果p值小于0.01，则称作0.01水平显著，例如，研究人员分析X对Y是否存在影响关系时，如果X对应的p值为0.00（由于小数位精度要求，展示为0.00），则说明X对Y存在影响关系这件事至少有99％的把握，统计语言描述为X在0.01水平上呈现显著性。

如果P值小于0.05(且大于或等于0.01)，则称作在0.05水平上显著。例如，研究人员在研究不同性别人群的购买意愿是否有明显的差异时，如果对应的P值为0.01，则说明在0.05水平上呈现出显著性差异，即说明不同性别人群的购买意愿有着明显的差异，而且对此类差异至少有95%的把握。绝大多数研究希望P值小于0.05，即说明研究对象之间有影响、有关系或有差异等。但个别地方需要P值大于0.05，如方差齐性检验时需要P值大于0.05（此处P值大于0.05说明方差不相等）。

假设检验，我们可以把这个词分为“假设”和“检验”来看。

“假设”这个词带了不确定性，常说假设一个事情发生了就怎么样，就是这个事情可能发生，也可能不发生，所以我们从概率这里说起。

生活中很多事件发生看似是随机的、偶然的，比如你打麻将扔骰子，扔到1就是1，扔到6就是6，但实际上这个事件是服从一定概率分布的——均匀分布，扔到1~6这六个数的概率是一样的，都是六分之一。

均匀分布的特点就是事件的各种情况发生的概率是相等的。这种分布是很简单的。然后现在来说另外一种很常见很重要应用很广泛的分布——正态分布。

正态分布是一种随机变量是具有钟形概率分布的随机变量，许多变量的概率分布都服从正态分布。例如：某地区儿童的发育特征，身高。体重等。在同一条件下，产品的质量以平均质量为中心上下摆动，特别差或者特别好的都是少数，多数处于中间状态，正态分布是最重要的一种连续型分布，有着非常广泛的应用。

显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。

SPSSAU操作计算：

如果手工计算，需要计算出F值，最后查表，然后判断是否有显著性差异，最后得到结论，使用SPSSAU直接将分析项拖拽到分析框内（过程简单，这里不展示），最后得到F值为0.606，p值为0.613大于0.1，说明不同学历对产品满意度没有显著性差异。

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p值是什么意思啊?
答：P值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为有统计学差异， P<0.01 为有显著统计学差异，P<0.001为有极其显著的统计学差异。P<0.05时，认为差异有统计学意义”或者“显著性水平α=0.05”，指的是如果本研究统计推断得到的差异有...

p值的含义是什么?
答：接受备择假设。这意味着我们可以相当自信地认为所观察到的差异或效应是真实存在的，而不是由随机变异引起的。需要注意的是，p值只是一种统计上的指标，不能独立决定研究结果的科学或实际意义。除了p值，还需要考虑样本大小、效应大小、实际意义以及其他相关因素来综合评估研究结果的重要性。

p值统计学意义是什么?
答：2018年，由72位科学家组成的小组在《自然·人类行为》上发表了一篇名为《重新定义统计意义》的评论文章，赞同将统计显著性的阈值从0.05调整到0.005。这样就使得科研人员不能强行让如此小的统计显著性阈值大于实际数据计算出来的p值。在科学研究的许多领域，p值小于0.05被认为是确定实验数据可靠性的金...

统计检验中的P值是什么意思?
答：P值代表结果的可信程度，P越大，就越不能认为样本中变量的关联是总体中各变量关联的可靠指标。p值是将观察结果认为有效即具有总体代表性的犯错概率。如p=0.05提示样本中变量关联有5%的可能是由于偶然性造成的。一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所...

统计学中p是什么意思?
答：例如，在医学领域中，我们可以通过研究某种疾病在人群中的患病率，来评估该疾病对人类的影响，从而采取有效的预防和治疗措施。除了代表概率外，p在统计学中还有其他意义。例如，在假设检验中，p值指的是在零假设成立的前提下，观察到的统计量至少达到原假设所规定的值的概率。p值越小，表示零假设被拒绝...

统计P值是什么,怎么算?
答：总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高度显著的”需要我们自己根据P值的大小和实际问题来解决。计算：为理解P值的计算过程，用Z表示检验的统计量，ZC表示根据样本数据计算得到的检验统计量值。1、左侧检验 P值是当 时，检验统计量小于或等于根据实际...

spss中p=0.01的P指的是什么?P是什么意思,怎么用
答：P值：又称显著性值或Sig值，代表描述某事情发生的概率。如果P值小于0.01即说明某件事情的发生至少有99%的把握，如果P值小于0.05（并且大于0.01）则说明某件事情的发生至少有95%的把握。常见标准有0.01和0.05。符号标示：0.01使用2个*号表示，0.05使用1个*号表示。建议可以阅读网页版spssau的...

论文统计中p是什么意思
答：在统计学中，p值是指根据已有数据计算得出的一个概率值。具体而言，p值就是在假设检验中得到的某个统计量同样大或更极端强的值出现的概率。如果p值很小，那么就说明样本数据出现的可能性很低，反之则说明样本数据出现的可能性很高。通常情况下，p值小于0.05被认为是显著性水平，意味着我们可能拒绝原...

数据分析中的P值怎么计算、什么意义?
答：双侧检验P值是当μ=μ0时，检验统计量大于或等于根据实际观测样本数据计算得到的检验统计量值的概率，即p值。二、P值的意义 P 值即概率，反映某一事件发生的可能性大小。统计学根据显著性检验方法所得到的P 值，一般以P < 0.05 为显著， P <0.01 为非常显著，其含义是样本间的差异由抽样误差...

统计学假设检验中p值的含义具体是什么?
答：(4) 一种概率，一种在原假设为真的前提下出现观察样本以及更极端情况的概率。(5) 我们在拒绝原假设的犯的最小的第一类错误，而所规定的显著性水平（具有主观性）是事先给定的犯第一类错误的最大错误。以上基本就是我所知道的关于P值的各种解释了。对于了解统计学的人，相信稍微思考就应该能够会心...